内存
| 参数名称 |
描述 |
默认值 |
备注 |
| write.task.max.size |
写任务的最大内存(以MB为单位)，当达到阈值时，它刷新最大大小的数据桶以避免OOM。 |
1024 |
为写缓冲区预留的内存为write.task.max.size - compact .max_memory。当写任务的总缓冲区达到阈值时，将刷新内存中最大的缓冲区 |
| write.batch.size |
Flink支持到达一定阈值之后，将数据写入到Hudi |
64 |
推荐使用默认值 |
| write.log_block.size |
hudi的日志写入器接收到消息后不会立刻flush数据，写入器以LogBlock为单位将数据刷新到磁盘。 |
128 |
推荐使用默认值 |
| write.merge.max_memory |
对于COW表，Hudi将会合并增量数据和base文件数据。增量数据将会被缓存和溢写磁盘。 |
100 |
推荐使用默认值 |
| compaction.max_memory |
Compaction期间占用的最大内存 |
100 |
如果是在线压缩，则可以在资源足够时打开它，例如设置为1024MB |
并行度
| 参数名称 |
描述 |
默认值 |
备注 |
| write.tasks |
写入器任务的并行度，每个任务依次向1到N个桶写。 |
4 |
增加并行度对小文件的数量没有影响 |
| write.bucket_assign.tasks |
桶分配操作符的并行性。
无默认值，使用Flink parallelism.default |
parallelism.default |
增加并行度也会增加桶的数量，
从而增加小文件(小桶)的数量。 |
| write.index_boostrap.tasks |
index bootstrap的并行度，增加并行度可以提高bootstarp阶段的效率。 |
parallelism.default |
只有当index.bootstrap .enabled为true时才生效 |
| read.tasks |
读操作的并行度(批和流) |
/ |
/ |
| compaction.tasks |
实时compaction的并行度，默认为10 |
10 |
Online compaction 会占用写任务的资源,推荐使用offline compaction |
Compaction
通过设置compaction.async.enabled = false关闭在线压缩，但我们仍然建议对写作业启用compaction.schedule.enable。可以通过离线压缩来执行压缩计划。
| 参数名称 |
描述 |
默认值 |
备注 |
| compaction.schedule.enabled |
是否定期生成compaction计划 |
true |
即使compaction.async.enabled = false，也建议打开 |
| compaction.async.enabled |
异步压缩，MOR默认启用 |
true |
通过关闭此选项来关闭offline compaction |
| compaction.trigger.strategy |
触发compaction的策略 |
num_commits |
-- |
| compaction.delta_commits |
触发压缩所需的最大delte提交，默认为5次提交 |
5 |
-- |
| compaction.delta_seconds |
触发压缩所需的最大增量秒数，默认为1小时 |
3600 |
-- |
| compaction.max_memory |
compaction溢出映射的最大内存(以MB为单位)，默认为100MB |
100 |
有足够的资源，建议调整到1024MB |
| compaction.target_io |
每次压缩的目标IO(读和写)，默认为5GB |
5120 |
offline compaction 的默认值是500GB |
触发compaction的策略
- num_commits: 当达到N个delta提交时触发压缩。
- time_elapsed：当距离上次压缩时间> N秒时触发压缩。
- num_and_time:当满足NUM_COMMITS和TIME_ELAPSED时，进行trigger压缩。
- num_or_time: 在满足NUM_COMMITS或TIME_ELAPSED时触发压缩。
Memory Optimization
MOR 表
- Flink的状态后端设置为RocksDB，默认为内存。
- 如果有足够的内存，compaction.max_memory可以设置大于100MB建议调整到1024MB。
- 在配置TM内存的时候，需要保证每个写任务都能分配到write.task.max.size对应的内存。需要保留一部分内存给TM的网络缓冲区和其他类型的任务(如bucketAssignFunctio)使用。
- 需要注意compaction内存的变化，compaction.max_memory控制的是压缩任务读取日志时可以使用每个任务的最大内存，ompaction.tasks控制的是压缩任务的并行性。
COW表
- Flink的状态后端设置为RocksDB，默认为内存。
- 增大write.task.max.size和write.merge.max_memory(默认1024MB和100MB，调整为2014MB和1024MB)
- 在配置TM内存的时候，需要保证每个写任务都能分配到write.task.max.size对应的内存。需要保留一部分内存给TM的网络缓冲区和其他类型的任务(如bucketAssignFunctio)使用。
Bulk Insert
- 用于快照数据导入。如果快照数据来自其他数据源，可以使用bulk_insert模式将快照数据快速导入到Hudi中。
- bulk_insert消除了序列化和数据合并。用户无需重复数据删除，因此需要保证数据的唯一性。
- bulk_insert在批处理执行模式下效率更高。批处理执行方式根据分区路径对输入记录进行排序，并将这些记录写入Hudi，避免了频繁切换文件句柄导致的写性能下降。有序写入一个分区中不会频繁写换对应的数据分区。
- bulk_insert的并行度由write.tasks指定。并行度会影响小文件的数量。
从理论上讲，bulk_insert的并行性是bucket的数量(特别是，当每个bucket写到最大文件大小时，它将转到新的文件句柄。最后，文件的数量>= write.bucket_assign.tasks)。
| 参数名称 |
描述 |
默认值 |
备注 |
| write.operation |
|
upsert |
|
| write.bulk_insert.shuffle_by_partition |
写入前是否根据分区字段进行shuffle。启用此选项将减少小文件的数量，但可能存在数据倾斜的风险 |
true |
|
| write.bulk_insert.sort_by_partition |
写入前是否根据分区字段对数据进行排序。启用此选项将在写任务写多个分区时减少小文件的数量 |
true |
|
| write.sort.memory |
Sort时使用的最大内存 |
128 |
|
Index Bootstrap
- 用于snapshot data+incremental data导入的需求。如果snapshot data已经通过bulk insert插入到Hudi中。通过Index Bootstrap功能，用户可以实时插入incremental data，保证数据不重复，构造离线数据indexState
- 可以在写入快照数据的同时增加资源以流模式写入，然后减少资源以写入增量数据(或打开速率限制函数)。
| 参数名称 |
描述 |
默认值 |
备注 |
| index.bootstrap.enabled |
启index.bootstrap.enabled时，Hudi表中的剩余记录将一次性加载到Flink状态 |
false |
|
| index.partition.regex |
优化选择。设置正则表达式来过滤分区。默认情况下，所有分区都被加载到flink状态 |
* |
|
模式
Changelog Mode
Hudi可以保留消息的所有中间变化(+I / -U / +U / -D)，然后通过flink的状态计算消费，从而拥有一个接近实时的数据仓库ETL管道(增量计算)。
| 参数名称 |
描述 |
默认值 |
| changelog.enabled |
它在默认情况下是关闭的，为了拥有upsert语义，只有合并的消息被确保保留，中间的更改可以被合并。设置为true以支持使用所有更改 |
true |
- 批处理(快照)读取仍然合并所有中间更改，不管格式是否存储了中间更改日志消息。
- changelog.enable设置为true后，更改日志记录的保留只是最好的工作:异步压缩任务将更改日志记录合并到一个记录中，因此，如果流源不及时使用，则压缩后只能读取每个键的合并记录。
解决方案是通过调整compact策略，比如压缩选项:compress.delta_commits和compression .delta_seconds，为读取器保留一些缓冲时间。
Insert Mode
- 默认情况下，Hudi对插入模式采用小文件策略:MOR将增量记录追加到日志文件中，COW合并 base parquet文件(增量数据集将被重复数据删除)。这种策略会导致性能下降。
- 如果要禁止文件合并行为，可将write.insert.deduplicate设置为false，则跳过重复数据删除。每次刷新行为直接写入一个new parquet文件(MOR表也直接写入parquet文件)。
- 适用于能否在外部保证写入hudi cow表的数据是单调递增的或者可以不在乎重复数据的情况，但是可能会存在小文件问题。
| 参数名称 |
描述 |
默认值 |
| write.insert.deduplicate |
Insert mode 默认启用重复数据删除功能。关闭此选项后，每次刷新行为直接写入一个now parquet文件 |
true |